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Enregistrement W2762332208 · doi:10.1073/pnas.1707889114

Early snowmelt significantly enhances boreal springtime carbon uptake

2017· article· en· W2762332208 sur OpenAlexaff
Jouni Pulliainen, Mika Aurela, Tuomas Laurila, Tuula Aalto, Matias Takala, Miia Salminen, Markku Kulmala, Alan Barr, Martin Heimann, Anders Lindroth, Ari Laaksonen, Chris Derksen, Annikki Mäkelä, Tiina Markkanen, Juha Lemmetyinen, Jouni Susiluoto, Sigrid Dengel, Ivan Mammarella, Juha‐Pekka Tuovinen, Timo Vesala

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of SaskatchewanEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowmeltEnvironmental scienceBorealCarbon sinkNorthern HemisphereTaigaCarbon cycleAtmospheric sciencesEvergreenSink (geography)Primary productionClimatologySpring (device)Carbon dioxideCarbon fluxLatitudeClimate changeSnowEcosystemEcologyOceanographyMeteorologyGeologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance We quantified a 36-y trend of advanced spring recovery of carbon uptake across the northern hemisphere boreal evergreen forest zone. From this trend, we estimated the corresponding change in global gross primary production (GPP) and further quantified the magnitude and spatiotemporal variability of spring GPP, that is, the cross-photosynthetic carbon uptake by forest. Our main findings are the following: ( i ) We developed a proxy indicator for spring recovery from in situ flux data on CO 2 exchange and recent satellite snowmelt products and ( ii ) we established a relation between spring recovery and carbon uptake to assess changes in springtime carbon exchange showing a major advance in the CO 2 sink.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations169
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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